Часть 1. Вступление.
Часть 2. Сбор данных.
Часть 3. Базовые метрики.
Часть 4. От статистики к аналитике
Часть 5. Разделяй и думай
Часть 6. Action!
Счетчики посещаемости знакомы всем пользователям интернета уже много лет. Многие владельцы сайтов ставят сразу несколько иконок разных счетчиков, и день за днём цифры на них растут и всё больше радуют хозяина.
![](https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/megamozg/post_images/5fc/bc2/ebe/5fcbc2ebed729378402cffd4f84524fa.png)
Далеко не все знают, какую информацию можно извлечь из статистики сайта, кроме цифр посещаемости и, иногда, источников посетителей. Однако, современные системы статистики предоставляют куда больше возможностей для подсчета, обработки и анализа данных посещаемости. Их даже стали по-другому называть: «инструменты веб-аналитики»!
Сейчас большинство успешных коммерческих сайтов уделяет огромное внимание сбору и анализу статистических данных. В частности, крупнейший международный онлайн-магазин Amazon.com создал целый культ аналитики. Один из первых сотрудников Amazon Джеймс Маркус рассказывает:
Благодаря результатам анализа статистики сайта можно увеличить прибыль, выбрать правильное направление развития или найти новые источники клиентов. В тот момент, когда начинающий веб-бизнесмен радуется окончанию разработки сайта, опытный маркетолог только начинает настоящую работу: анализ, оптимизацию, тестирование, снова анализ… Ещё бы: анализ поведения пользователей на сайте позволяет «выжать» из рекламного бюджета больше, ещё больше, увеличив главный показатель работы сайта: прибыльность, или возврат инвестиций.
Роста прибыли можно добиться за счет нескольких факторов. Если не вдаваться в психологию принятия решения, то любой онлайн-продавец должен решить три задачи для того, чтобы его бизнес был успешен:

![](https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/megamozg/post_images/7cd/b08/2c5/7cdb082c52e47faec543f97e3ab8218d.png)
Эти задачи чаще всего отображаются в виде воронки. Аналогия популярная, но не совсем верная: если в обычной воронке ничего не теряется, то сужение воронки продаж символизирует «утечку» пользователей по мере того, как они проходят по ней. Лишь небольшая доля пользователей становится клиентами.
Задача веб-аналитики заключается в поиске возможностей:
Итогом и будет уменьшение стоимости клиента!
Как же этого добиться? Что ж, пройдёмся не спеша, покрывая все стадии обучения. Я условно выделяю три таких стадии.
Прохождением всех стадий по очереди мы и займемся, а я пока жду в комментариях интересных, нетривиальных вопросов, кейсов и советов :)
Часть 2. Сбор данных.
Часть 3. Базовые метрики.
Часть 4. От статистики к аналитике
Часть 5. Разделяй и думай
Часть 6. Action!
Счетчики посещаемости знакомы всем пользователям интернета уже много лет. Многие владельцы сайтов ставят сразу несколько иконок разных счетчиков, и день за днём цифры на них растут и всё больше радуют хозяина.
![](https://habrastorage.org/getpro/megamozg/post_images/5fc/bc2/ebe/5fcbc2ebed729378402cffd4f84524fa.png)
Далеко не все знают, какую информацию можно извлечь из статистики сайта, кроме цифр посещаемости и, иногда, источников посетителей. Однако, современные системы статистики предоставляют куда больше возможностей для подсчета, обработки и анализа данных посещаемости. Их даже стали по-другому называть: «инструменты веб-аналитики»!
Сейчас большинство успешных коммерческих сайтов уделяет огромное внимание сбору и анализу статистических данных. В частности, крупнейший международный онлайн-магазин Amazon.com создал целый культ аналитики. Один из первых сотрудников Amazon Джеймс Маркус рассказывает:
«Прошло время неточных приближений и фокус-групп, анекдотичных подгонов и дыма, поднимающегося из отдела маркетинга. Такая компания, как Amazon, могла записать каждый шаг посетителя, каждый клик и движение мышкой, и делала это.Передовые российские онлайн-ритейлеры тоже успели осознать важность анализа статистики: например, в Ozon.ru есть аналитический отдел, который занимается анализом и оптимизацией ключевых показателей сайта. Ничего удивительного: как только речь заходит об эффективности, без аналитики не обойтись.
По мере того, как данные сваливались в виртуальные кучи, холмы и горные массивы, вы могли сделать самые разные выводы об этом неизведанном создании — потребителе. В этом смысле, Amazon был не просто магазином, но и колоссальным хранилищем фактов. Все, что нам было нужно — подключить к этим фактам правильные формулы.»
Благодаря результатам анализа статистики сайта можно увеличить прибыль, выбрать правильное направление развития или найти новые источники клиентов. В тот момент, когда начинающий веб-бизнесмен радуется окончанию разработки сайта, опытный маркетолог только начинает настоящую работу: анализ, оптимизацию, тестирование, снова анализ… Ещё бы: анализ поведения пользователей на сайте позволяет «выжать» из рекламного бюджета больше, ещё больше, увеличив главный показатель работы сайта: прибыльность, или возврат инвестиций.
Роста прибыли можно добиться за счет нескольких факторов. Если не вдаваться в психологию принятия решения, то любой онлайн-продавец должен решить три задачи для того, чтобы его бизнес был успешен:
- Привлечение пользователей на сайт (реклама)
- Конвертация пользователей в клиентов (продажа)
- Удержание пользователей (повторные продажи).

![](https://habrastorage.org/getpro/megamozg/post_images/7cd/b08/2c5/7cdb082c52e47faec543f97e3ab8218d.png)
Эти задачи чаще всего отображаются в виде воронки. Аналогия популярная, но не совсем верная: если в обычной воронке ничего не теряется, то сужение воронки продаж символизирует «утечку» пользователей по мере того, как они проходят по ней. Лишь небольшая доля пользователей становится клиентами.
Задача веб-аналитики заключается в поиске возможностей:
- уменьшения стоимости привлечения посетителя в воронку и повышения его релевантности.
- «расширения» воронки — повышение процента конвертации пользователей в клиенте.
Итогом и будет уменьшение стоимости клиента!
Как же этого добиться? Что ж, пройдёмся не спеша, покрывая все стадии обучения. Я условно выделяю три таких стадии.
- «Школьная». Понимание основных цифр, отличие «уников» от «просмотров страниц», знание понятия «реферрер».
- «Институтская». Умение выделять проблемные страницы и переходы на сайте, «качественные» и «некачественные» источники трафика.
- «Бизнес». Оптимизация бизнеса и принятие решений с помощью данных аналитики. Проведение тестирования, подсчет ROI для каждого источника трафика, е-мерчендайзинг. Умение просчитать достоверность выборки данных.
Прохождением всех стадий по очереди мы и займемся, а я пока жду в комментариях интересных, нетривиальных вопросов, кейсов и советов :)